基于KPLS的网络入侵特征抽取及检测方法

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lawyerhw

【摘要】

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从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题,提出应用核偏最小二乘(KPLS)进行入侵特征抽取和检测的方法.其优点在于KPLS能非线性地抽取输入特征的多个正交分量,并保持与输出

【作者】

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杨辉华王行愚王勇何倩

【机构】

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华东理工大学,华东理工大学,华东理工大学,桂林电子工业学院

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2005年03期

【关键词】

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核方法核偏最小二乘非线性特征抽取异常检测支持向量机

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从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题,提出应用核偏最小二乘(KPLS)进行入侵特征抽取和检测的方法.其优点在于KPLS能非线性地抽取输入特征的多个正交分量,并保持与输出类别的相关性,可同时完成入侵特征抽取和判别.将该方法应用于基于Linux主机的入侵检测实验,取得了比SVM和KPCR等方法更好的效果.

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